文本分类

应用场景：搜索，对话

比如细分意图，为下游处理做准备

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分类模型

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fasttext和textcnn

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Bert-cls

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分类方法

规则&词典

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算法题：前缀树

以搜代分

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分类系统

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多分类和多标签

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样本：

• 比如query中，音乐可以用“我想听...”这样的规则去抽取正样本，然后随机抽取其它的作为负样本。得到粗样本，根据评测集再去做逐步迭代和修正。

参考资料

文本多分类踩过的坑（多分类经验：数据不均衡问题，调参等）

基于深度学习的文本分类